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텍스트 마이닝 기반의 이슈 관련 R&D 키워드 패키징 방법론 (Methodology for Issue-related R&D Keywords Packaging Using Text Mining)

  • 현윤진;윌리엄;김남규
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.57-66
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    • 2015
  • 빅데이터 기술에 대한 관심이 급증함에 따라, 소셜 미디어를 통해 유통되는 방대한 양의 비정형 데이터를 분석하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라서 텍스트 형태의 비정형 데이터 분석을 통해 의미 있는 정보를 찾고자 하는 시도가 비즈니스 영역뿐 아니라, 정치, 경제, 문화 등 다양한 영역에서 이루어지고 있다. 특히 최근에는 여러 현안 및 이슈들을 발굴하여 이를 의사결정에 활용하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 이처럼 빅데이터 분석을 통해 국가현안이나 이슈를 발굴하고자 하는 시도가 꾸준히 이루어져왔음에도 불구하고, 국가현안 및 이슈로부터 이와 관련된 R&D 문서를 효율적으로 제공하는 방안은 마련되지 않고있다. 이는 사용자들이 인식하는 현안 키워드와 실제 사용되는 R&D 키워드 사이의 이질성이 존재하기 때문이다. 따라서 현안 및 R&D키워드간의 이질성을 극복하기 위한 중간 장치가 필요하며, 이 중간 장치를 통해 각 현안 키워드와 R&D 키워드간에 적절한 대응이 이루어져야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 (1) 현안 키워드 추출을 위한 하이브리드 방법론, (2) 현안 대응 R&D 정보 패키징 방법론, 그리고 (3) R&D 관점에서의 연관 현안 네트워크 구축 방법론의 총 세 가지 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 텍스트 마이닝, 소셜네트워크 분석, 그리고 연관 규칙 마이닝 등의 데이터 분석 기법들을 활용하여 수행하였으며, 그 결과, (1)에 의한 키워드 보강률은 42.8%로 나타났으며, (2)의 경우, 현안 키워드와 R&D 키워드간 다수의 연관 규칙이 나타났다. (3)의 경우는 현재 진행 중에 있으며, 향후 가시적 성과를 낼 수 있을 것으로 예상된다.

GIS 기반의 하천망분석도 집수구역 자동 분할을 위한 알고리듬 및 모듈 개발 (GIS based Development of Module and Algorithm for Automatic Catchment Delineation Using Korean Reach File)

  • 박용길;김계현;유재현
    • 한국지리정보학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.126-138
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    • 2017
  • 최근 환경에 대한 국민적 관심이 증대되고 있으며 물환경 관련 문제에 대한 신속하고 정확한 대응을 위해 GIS를 활용한 물환경데이터의 분석에 대한 지원요구가 증가함에 따라 물환경데이터의 공간분석을 지원하는 공간네트워크 데이터기반의 하천망분석도를 개발하여 제공하고 있다. 그러나 오염사고 등 사용자의 필요에 따라 수시로 요구되는 공간자료인 집수구역의 분할에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 수치표고모델 및 흐름방향도를 이용한 집수구역 자동 분할 알고리듬 및 모듈 개발을 포함하는 자동분할 프로그램의 개발이 이루어졌다. 집수구역 자동분할 프로그램의 개발은 집수구역 분할 방법 설계, 알고리듬 개발, 모듈 개발의 순서로 진행하였다. 집수구역 분할을 위해 수치표고자료와 이를 기반으로 제작된 흐름방향도를 활용하였다. 집수구역 분할을 위한 알고리듬은 집수구역 격자추출단계, 경계점 추출단계 및 경계선 분할 단계의 3단계로 개발되었으며 집수구역 분할모듈은 프로그램의 생산성과 활용성을 고려하여 ESRI사의 ArcGIS를 기반으로 하는 Add-in 모듈로 개발하였다. 집수구역 자동분할 모듈을 이용하여 실제 집수구역을 분할하였으며, 현재 활용중인 집수구역과 비교 분석하였다. 집수구역 분할 결과 수치표고자료 기반의 집수구역 분할이 원활하게 이루어지는 것을 확인하였다. 특히 지형학적 경사가 명확한 지역은 집수구역의 분할이 정확하고 신속하게 이루어지는 것을 확인할 수 있었다. 논, 밭, 도심지역 등 평평한 곳이나 배수시설이 정비된 지역의 경우 집수구역의 분할이 이루어지지 않는 경우가 있었으나 전반적으로 기존 집수구역의 분할시간을 줄이는데 기여가 클 것으로 판단되었다. 향후에는 보다 정밀한 수치표고자료의 활용이 가능하면서 자료 크기로 인한 계산 시간을 줄이기 위한 알고리듬의 개발이 필요하다.

스마트 폰 기반 Self-Tour 서비스 기술 연구 (Self-Tour Service Technology based on a Smartphone)

  • 배경율
    • 지능정보연구
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    • 제16권4호
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    • pp.147-157
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    • 2010
  • 아이폰의 등장과 함께 스마트 폰에 대한 관심이 높아지고, 통신사업자를 통해야만 가능했던 다양한 서비스가 스마트 폰을 통해서 직접 제공할 수 있는 환경이 가능해졌다. 전세계적으로 해외 관광객이 증가하면서 관광가이드 없이 자신의 노력으로 여행을 다니는 개인관광객도 증가하고 있다. 그러나 우리나라를 방문하는 외국인들이 개인적으로 여행을 즐기기에는 언어소통이나 제공되는 정보의 부족으로 어려움을 느끼고 있다. 본 연구에서는 스마트 폰이 탑재하고 있는 GPS와 WiFi 또는 3G 무선망을 통해서 사전에 설정된 관광 정보 카테고리에 따라서 관광객의 위치에 따른 관련 정보를 자동으로 제공함으로써 관광객의 편의성을 높이는 서비스 기술을 개발하였다. 개발된 서비스는 인사동을 대상으로 시험하였으며, 사용자의 선택과 같은 불편함 없이 주변정보를 제공함으로써 관광에 대한 편의성을 최대한 높였다.

인터넷 검색기록 분석을 통한 쇼핑의도 포함 키워드 자동 추출 기법 (A Methodology for Extracting Shopping-Related Keywords by Analyzing Internet Navigation Patterns)

  • 김민규;김남규;정인환
    • 지능정보연구
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    • 제20권2호
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    • pp.123-136
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    • 2014
  • 최근 온라인 및 다양한 스마트 기기의 사용이 확산됨에 따라 온라인을 통한 쇼핑구매가 더욱 활성화 되었다. 때문에 인터넷 쇼핑몰들은 쇼핑에 관심이 있는 잠재 고객들에게 한 번이라도 더 자사의 링크를 노출시키기 위해 키워드에 비용을 지불할 용의가 있으며, 이러한 추세는 검색 광고 시장의 광고비를 증가시키는 원인을 제공하였다. 이 때 키워드의 가치는 대체로 검색어의 빈도수에 기반을 두어 산정된다. 하지만 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되는 모든 단어가 쇼핑과 관련이 있는 것은 아니며, 이들 키워드 중에는 빈도수는 높지만 쇼핑몰 관점에서는 별로 수익과 관련이 없는 키워드도 다수 존재한다. 그렇기 때문에 특정 키워드가 사용자들에게 많이 노출된다고 해서, 이를 통해 구매가 이루어질 것을 기대하여 해당 키워드에 많은 광고비를 지급하는 것은 매우 비효율적인 방식이다. 따라서 포털 사이트의 빈발 검색어 중 쇼핑몰 관점에서 중요한 키워드를 추출하는 작업이 별도로 요구되며, 이 과정을 빠르고 효과적으로 수행하기 위한 자동화 방법론에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 수요에 부응하기 위해 포털 사이트에 입력된 키워드 중 쇼핑의도를 포함하고 있을 가능성이 높을 것으로 추정되는 키워드만을 자동으로 추출하는 방안을 제시하고, 구체적으로는 전체 검색어 중 검색결과 페이지에서 쇼핑과 관련 된 페이지로 이동한 검색어만을 추출하여 순위를 집계하고, 이 순위를 전체 검색 키워드의 순위와 비교하였다. 국내 최대의 검색 포털인 'N'사에서 이루어진 검색 약 390만 건에 대한 실험결과, 제안 방법론에 의해 추천된 쇼핑의도 포함 키워드가 단순 빈도수 기반의 키워드에 비해 정확도, 재현율, F-Score의 모든 측면에서 상대적으로 우수한 성능을 보이는 것으로 나타남을 확인할 수 있었다.

보행자 내비게이션 서비스를 위한 건물 속성정보를 이용한 랜드마크 추출 (Extraction of Landmarks Using Building Attribute Data for Pedestrian Navigation Service)

  • 김진형;김지영
    • 대한토목학회논문집
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    • 제37권1호
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    • pp.203-215
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    • 2017
  • 최근 스마트폰 보급과 측위 기술의 향상으로 보행자용 내비게이션 서비스(Pedestrian Navigation Service, PNS)에 대한 관심이 높아지고 있으며, 보행자의 이동 특성과 길 찾기 성공률 측면에서 보행자에게 길안내를 하는데 랜드마크를 이용하는 것이 효율적이다. 이에 PNS를 위하여 랜드마크를 추출하려는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 이들 선행연구는 랜드마크를 추출할 때 건물들 간의 차이만을 고려하고, PNS가 구동되는 화면 속 지도에 대한 사용자의 시각적 주의를 고려하지 않았다는 한계를 가지고 있다. 본 연구는 건물의 속성을 지역적 변수와 전역적 변수로 정의함으로써 이와 같은 문제를 개선하고자 한다. 지역적 변수는 건물들 간의 차이를 나타내고 전역적 변수는 건물이 가지는 고유한 특성을 나타냄으로써 건물의 현출성과 시각적 주의 정도를 반영한다. 또한, 네트워크 보로노이 다이어그램을 이용하여 네트워크의 연결성을 고려하고 랜드마크 후보군 추출 시 발생하는 중첩 현상을 해결한다. PNS를 위한 랜드마크를 추출하기 위하여 선행 연구를 바탕을 건물 속성정보를 정의하였다. 다음으로, 보행자를 위한 선택점을 선정하고, 해당 선택점 별로 랜드마크 후보군을 추출하였다. 이들 랜드마크 후보군에 대해서 정의된 건물 속성정보를 산출하고, 주성분 분석을 이용하여 랜드마크를 추출하였다. 제안된 기법을 서울특별시 관악구 일부 지역을 대상으로 적용하여 랜드마크를 추출하고, 네이버와 다음 지도 서비스의 레이블과 길찾기 시 표출되는 랜드마크와 비교하여 정확도를 평가하였다. 그 결과, 네이버와 다음 레이블 219개 중에서 60.3%에 해당하는 132개가 제안된 방법으로 랜드마크로 추출되었으며, 네이버와 다음 지도 서비스에는 없지만 선택점에서 추가로 추출된 228개의 랜드마크는 지역적 수준에서 길 찾기 시 방향 전환을 결정하는데 도움이 될 수 있음을 확인하였다.

온라인 농식품 구매시 소셜미디어 이용 군집에 따른 소비자특성에 대한 연구 (A Study on Consumer Characteristics According to Social Media Use Clusters When Purchasing Agri-food Online)

  • 이명관;박상혁;김연종
    • 벤처창업연구
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    • 제16권4호
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    • pp.195-209
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    • 2021
  • 서울시 전자상거래센터에서 실시한 2019-2020년 소셜미디어 이용실태 조사에 따르면 소비자 10명 중 5명이 소셜미디어를 통한 쇼핑경험이 있는 것으로 조사되었으며, The CMO Survey에서 2020년 코로나 펜데믹 기간에 실시한 조사에 따르면 전통적인 광고매체의 비용은 축소되고 소셜미디어에 대한 광고지출은 74%나 상승함으로써 소셜미디어가 더욱 중요한 마케팅 요소로 자리하고 있음을 나타내고 있다. 이만큼 소셜미디어의 이용자 증가와 그에 따른 기업의 마케팅 활동이 활발해지는 동안 소셜미디어에 대한 사용자의 이용동기, 만족도, 구매의도 등 다양한 마케팅 측면에서 연구되어져 왔으나, 온라인을 통해 농식품을 구매하는 상황에서 소비자들의 소셜미디어 이용빈도가 실제 구매행위에 어떠한 차이로 나타나는가에 대해 세분화 한 연구는 없었다. 본 연구는 온라인에서 농식품을 구매하는 소비자들을 대상으로 소셜미디어 이용빈도에 따라 유형별로 군집화하여 농식품 구매상황에서 보여지는 군집별 소비자특성의 차이를 파악하고자 하였으며, 제품관여도, 제품필요도, 온라인 구매채널 선택 등 3가지 농식품 구매상황에 대해 각 군집에서 나타나는 인구통계학적 분포, 지각된 위험, 식습관 라이프스타일 등의 소비자 특성을 확인하고 군집별 유형을 제시하였다. 이를 위해 245명의 소비자를 대상으로 소셜미디어 이용빈도 및 온라인 농식품 구매행태에 대한 설문 자료를 수집하였으며, 요인분석과 신뢰성 분석으로 측정변수의 타당성을 확보하였다. 소셜미디어 이용빈도에 따른 군집분석을 실시한 결과 3개의 군집으로 나뉘어졌으며, 첫번째 군집은 주로 개방형 소셜미디어를 사용하는 집단, 두번째 군집은 개방형 소셜미디어와 폐쇄형 소셜미디어, 온라인 쇼핑몰을 고루 사용하는 집단, 세번째 군집은 전반적으로 온라인 매체 사용량이 적은 집단으로 군집별 특성이 나타났다. 각 3개의 군집을 통해 온라인에서 농식품 구매시 제품관여도, 제품필요도, 구매채널 선택에 미치는 영향을 회귀분석을 통해 확인하였다. 회귀분석 결과 온라인에서 농식품을 구매하는 상황에서 보여지는 군집1의 특성은 소셜미디어나 온라인쇼핑몰에서 농식품을 구매하는데 거부감이 없는 지방에 거주하는 30대 남자로 소비자특성이 대표된다. 군집2의 특성은 주로 건강식품 구매에 관심이 많은 소비자로 소비자특성이 대표된다. 군집3의 경우는 온라인에서 제품을 구매하는 경우 품질과 가격을 많이 따져보고 구매하며, 온라인보다 오프라인 구매가 더 안심인 사람으로 소비자특성이 대표된다. 본 연구를 통해 소셜미디어 이용빈도에 따라 농식품 구매상황에서 나타나는 소비자 특성의 차이를 확인함으로써 소셜미디어 고객타겟팅과 고객세분화 등에 대한 마케팅 실무의 전략적인 판단에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

온실가스 시나리오 RCP에 대한 새로운 기후변화 시나리오 개발 전략 (Development Strategy for New Climate Change Scenarios based on RCP)

  • 백희정;조천호;권원태;김성균;조주영;김영신
    • 한국기후변화학회지
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    • 제2권1호
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    • pp.55-68
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    • 2011
  • 1988년 설립 이후 기후변화 원인 등을 과학적으로 밝혀내고, 기후변화 문제 해결을 위한 조치를 전세계적으로 마련하고 있는 IPCC 주요 작업 중의 하나는 온실가스 배출 시나리오에 따른 잠재적인 미래 기후변화 시나리오를 개발하고, 기후변화 대응 전략을 평가하는 것이다. IPCC 5차평가보고서를 위하여 2007년 9월 기후변화 전문가 회의에서는 약 130여명의 관련 연구자와 사용자가 참석한 가운데, 새로운 온실가스 농도 시나리오인 RCP가 확정되었고, 기후모델링(CM), 통합평가모델링(IAM), 영향, 적응, 취약성(IAV) 커뮤니티에 의한 시나리오 개발 체계 및 개발 일정이 수립되었다. 이후 세계 CM 커뮤니티는 2008년 9월 전문가회의를 통하여 IPCC AR5를 위한 기후변화 이해 증진 및 미래 기후변화 시나리오를 개발하고, IPCC AR4에서 제기된 주요 이슈를 밝혀내기 위하여, 단기와 장기 시간 규모에 대한 30여개 이상의 표준 실험 프로토콜로 구성된 제5기 결합모델 비교 프로젝트(CMIP5)를 기획하였다. 2009년 초부터 CMIP5 관련 작업들이 착수되었으며, 현재 우리나라를 포함한 14개국 19개 모델이 참여하고 있다. 또한, 지역 기후변화에 대한 관심 증대로 지역기후변화 시나리오 생산을 위한 국제적인 통합 지역상세화 실험(CORDEX)이 2009년부터 진행되고 있다. IPCC SRES 온실가스 배출 시나리오에 따른 기후변화 시나리오를 개발하여 IPCC AR4 및 국내 기후변화 대응에 기여한 바 있는 기상청 국립기상연구소는 2009년부터 IPCC AR5 시나리오 개발 전략에 따라 기후 변화 시나리오 개발을 위한 국제 사업인 CMIP5와 CORDEX에 참여하여 RCP에 근거한 지구 기후 변화 시나리오 및 국가 차원의 기후 변화 대응을 위한 국가 표준 기후 변화 시나리오 개발에 착수하였다. 기상청은 개발될 지구 기후 변화 시나리오를 IPCC에 제공하여 IPCC AR5 작성에 기여하고 할 것이며, 이 지구 기후 변화 시나리오에 지역적 지형, 기후 특성 및 기후 변화 영향 평가를 위한 분야별 요구사항을 적용하여 국가 표준 시나리오를 개발하고 2012년에 유관기관 및 산 학 연에 제공할 계획이다.

소셜 미디어 상에서의 인공지능 관련 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석 (Multi-Category Sentiment Analysis for Social Opinion Related to Artificial Intelligence on Social Media)

  • 이상원;최창욱;김동성;여운영;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.51-66
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    • 2018
  • 인공지능 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 사용자의 편의성 증대를 목적으로 다양한 분야에서 관련된 제품과 서비스들의 개발이 이루어지고 있다. 이러한 기술의 발전에는 긍정적인 파급 효과에 대한 기대감이 존재하나, 향후 발생 가능한 부정적인 측면에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있다. 예를 들어, 인공지능 기술 기반의 자율주행 자동차의 경우 안정성의 향상이라는 측면에서 많은 관심을 받고 있으나, 트롤리 딜레마, 시스템 보안 문제 등의 사회적 이슈 또한 활발히 논의되고 있다. 이에 따라, 인공지능 관련 기술의 발전과 사회적 수용을 위해서는 사회적으로 논의되는 주요 관련 이슈들에 대한 확인과 효과적인 분석이 요구된다. 이를 위해, 본 연구에서는 '이세돌 vs 알파고' 시점인 2016년 3월을 포함하여 2016년 1월부터 2017년 12월까지 2년 동안의 인공지능과 관련된 사회적인 이슈들을 파악하고 온라인상에서 발생되는 사회적 여론에 대하여 다 범주 감성을 분석하고자 한다. 이를 위하여 국내 대표적인 포털 사이트에서 인공지능 관련 뉴스의 수와 관련된 뉴스 제목, 뉴스의 댓글을 웹 크롤링(Web Crawling) 하였다. 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석은 논의되는 이슈들의 중요성을 고려하여 단순 긍정 또는 부정이 아닌, 분노, 혐오, 두려움, 행복, 중립, 슬픔, 놀라움의 7가지 다 범주 감성으로 분석하였다. 분석 결과, 대부분의 이벤트 기간에 대하여 1위 감성은 '행복'으로 나타났지만 각 키워드에 대하여 나오는 감성이 상이함을 볼 수 있었다. 또한 2016년 상반기, 하반기, 2017년 상반기, 하반기로 나누어 보았을 때 시간이 지남에 따라 '분노'의 감성이 낮아짐을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 인공지능과 관련하여 현재 논의되고 있는 다양한 이슈와 동향 파악이 가능하며, 이에 대한 대응 방안 마련에 활용이 가능할 것이다. 향후 감성 분석기의 성능 향상과 댓글에 대한 공감 및 비공감도의 가중치를 추가하여 분석한다면 사회적 여론을 보다 세밀하게 파악 할 수 있을 것이다.

공동주택 건설사업에서 후분양의 제도 및 정책 수립을 위한 분담금 납부 적정시기 분석 (Analysis the Appropriate Schedule for the Installment Payment Amount and Establishment of the Post sale System and Policy in the Apartment Construction)

  • 윤인환;배병윤
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제22권4호
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    • pp.59-65
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    • 2021
  • 2016년 "주택법 일부개정 법률안"과 "2018년 주거 종합수정계획" 이후 공동주택의 선분양 제도와 후분양 제도의 관심이 대두되고 있다. 본 연구에서는 공동주택의 선분양제도와 후분양제도의 장·단점을 비교하고, 후분양제도의 제도정책 기반을 수립하기 위해서 공공측면에서 공동주택의 입주자를 대상으로 설문 조사기법을 사용하고, 시간과 비용의 문제를 시계열 분석방법으로 분담금 납입 적정 시기를 제안하고자 한다. 이에 따라 기존이론과 문헌고찰을 통해서 공공기관과 민간기관의 후분양제도를 정리하고, 설문조사를 통해서 분양금 확보경로, 모델하우스의 제품정보, 후분양제도의 효과에 대한 인식도를 조사하였다. 후분양 기금지원 및 납부방식을 사용자 입장에서 기금융자 상한선을 높일 필요가 있고, 지역별 분양시장의 경제력을 고려한 운영이 필요하다. 60% 후분양과 80% 후분양 모두 1,000만원까지 수용가격대가 형성되어있고, 총 이율 환산 시 5.0%, 연리로는 60% 후분양 시 약 2.8%, 80% 후분양에서 약 2.1% 수준이므로 현행 3.1% 보다 낮은 이율이 필요하다. 연구는 공공기관 후분양아파트 입주자 표본 총 5,213가구를 대상으로 하는 인식조사로서 시장수급과 시장가격의 영향 등에 대한 시계열을 사용하여 실제 값을 분석한 자료이므로 민간공동주택 입주 예정자에 적용하는데 한계가 있다. 또한 최초입주자의 응답을 위해 최근 5년 내 입주한 5개 단지를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 향후 조사 표본을 확대한다면 민간시장 가격에 일반화가 가능할 것이다.

동적 토픽 모델링과 감성 분석을 활용한 전동킥보드에 대한 사회적 동향 분석 (Analysis of Social Trends for Electric Scooters Using Dynamic Topic Modeling and Sentiment Analysis)

  • 김경옥;신예랑
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권1호
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    • pp.19-30
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    • 2023
  • 마이크로 모빌리티 중 하나인 전동킥보드의 이용은 세계적으로 급격히 성장하고 있는 추세이다. 국내에서는 2018년 서울에서 서비스를 시작한 킥고잉을 비롯하여 서울을 포함한 일부 대도시에서 공유킥보드 서비스를 제공하는 업체가 생기면서 전동킥보드의 이용이 크게 증가했다. 하지만, 전동킥보드의 이용은 여전히 주차, 안전에 대한 문제로 인해 논란의 대상이 되고 있다. 이동수단에 대한 인식은 사용자들이 어떤 이동수단을 선택할지에도 영향을 끼치므로 전동킥보드 이용 및 공유킥보드 서비스 활성화를 위해서는 관련 이슈와 그에 대한 대중의 인식을 파악할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 전동킥보드 관련 이슈에 대한 사회적 동향을 파악하는 것을 목표로 시간에 따른 이슈의 변동성을 고려해 동적 토픽 모델링과 감성 분석을 활용하여 2014년에서 2020년까지의 전동킥보드 관련 뉴스 기사를 분석하였다. 토픽 모델링을 통해 마이크로 모빌리티 기술, 공유킥보드 서비스, 킥보드 관련 규제 관련 토픽을 도출하였으며, 공유킥보드 서비스 증가와 함께 안전에 대한 이슈가 크게 불거지면서 킥보드에 대한 규제 관련 토픽의 비중이 최근 들어 크게 증가함을 확인했다. 그뿐만 아니라 감성 분석을 통해 킥보드 관련 뉴스에 주로 등장하는 긍정어는 신속, 즐기다, 손쉽다, 편리 등이 있고 부정어는 위협, 불법, 침해 등으로 나타나 킥보드나 공유킥보드 서비스의 편의성에는 만족하지만, 마이크로 모빌리티 서비스에서 안전, 주차 등의 문제는 여전히 해결해야하는 이슈임을 알 수 있었다. 결론적으로, 본 연구를 통해 전동킥보드에 대한 이슈와 그에 대한 관심과 사회적 감성의 변화를 확인하고 어떤 이슈에 대한 대응이 필요한지 파악할 수 있었다. 이 연구의 분석의 틀은 향후 다양한 사회 현안에 대한 사회적 동향을 파악하고 그에 대한 대응 방안을 마련하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.